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發(fā)布時間:2024-08-03 03:10

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ollama是大模型部署方案，對應docker，本質(zhì)也是基于docker的容器化技術。

從前面的文章可以看到，部署大模型做的準備工作是比較繁瑣的，包括各個環(huán)節(jié)的版本對應。ollama提供了一個很好的解決方案。

ollama主要針對主流的LLaMA架構的開源大模型設計，并且已被LangChain、Taskweaver等在內(nèi)的多個熱門項目高度集成。同時ollama提供了openAI兼容的api，可以最大限度的減少理解和開發(fā)成本。

一、下載安裝ollama

1.1 安裝

官方地址：https://ollama.com/

開源地址：https://github.com/ollama/ollama

下載后雙擊安裝：

一路下一步即可。

1.2 檢驗

ollama安裝后默認已經(jīng)啟動，我們可以通過訪問其提供的api服務來進行檢驗。

參考官方文檔：ollama的api · ollama/ollama · GitHub

這里運行ollama的機器為windows系統(tǒng)， ip為192.168.3.154。

1.2.1 通過localhost檢驗

運行命令： 

> curl http://localhost:11434/api/generate -d "{\"model\": \"qwen2\",\"prompt\": \"who are you?\",\"stream\":false}"

查看結果：

這里注意兩點：

1、不要使用POWERSHELL(里面的CURL參數(shù)不一樣)，使用 CMD 或者 GIT CMD 。

2、注意參數(shù)的引號，通過斜杠 \ 來轉(zhuǎn)義。 

1.2.2 通過IP地址檢驗

運行命令： 

> curl http://192.168.3.154:11434/api/generate -d "{\"model\": \"qwen2\",\"prompt\": \"who are you?\",\"stream\":false}"

查看結果：

提示連接不上："CURL: (7) FAILED TO CONNECT TO 192.168.3.154 PORT 11434 AFTER 2021 MS: COULDN'T CONNECT TO SERVER"。 

這是因為ollama安裝后默認只能本地訪問，接下來配置遠程訪問api。

1.3 配置

這里配置主要是因為兩個需求：遠程可以訪問ollama的api接口服務以及自定義大模型存放路徑。

ollama默認把大模型保存在路徑 用戶目錄/.ollama/models 下：

基于各種原因，我們可能不希望使用這個默認路徑，可以通過環(huán)境變量的配置來更改大模型保存的目錄。

添加環(huán)境變量 OLLAMA_HOST 以及 OLLAMA_MODELS：

• - OLLAMA_HOST，0.0.0.0， 配置后可以遠程訪問；

• - OLLAMA_MODELS, c:\ai\llms_ollama，配置后ollama拉取的大模型會存放在此路徑；

這里有重要的一步，需要重啟OLLAMA，使配置生效。

在任務欄的ollama圖標上點擊右鍵，選擇“Quit Ollama”退出ollama：

然后重新打開ollama：

1.4 重新檢驗

這里通過IP地址重新進行檢驗。

1.4.1 windows系統(tǒng)

運行命令：

> curl http://192.168.3.154:11434/api/generate -d "{\"model\": \"qwen2\",\"prompt\": \"who are you?\",\"stream\":false}"

返回結果： 

1.4.2 linux系統(tǒng)和mac系統(tǒng)

生成Completion：

> curl http://192.168.3.154:11434/api/generate -d '{"model": "qwen2","prompt": "who are you?","stream":false}'

返回結果：

這里注意參數(shù)的格式，和WINDOWS系統(tǒng)不一樣，引號在這里直接使用不需要轉(zhuǎn)義。 

生成Chat Completion：

> curl http://192.168.3.154:11434/api/chat -d '{   "model": "qwen2",   "messages": [     {       "role": "user",       "content": "who are you?"     }   ],   "stream": false }'

返回結果：

二、部署運行大模型

接下來就是實際來部署一個大模型，這里以llama3為例。

 2.1 獲取大模型部署命令

在ollama官網(wǎng)搜索llama3大模型：https://ollama.com/library

選擇第一個llama3進入大模型詳情頁：

在上圖可以看到默認有三個標簽可以選擇：最新版、8B和70B，這里我們選擇 8B的，所以我們需要運行 ollama run llama3。如果我們需要部署70B的，則需要運行 ollama run llama3:70b。

2.2 部署大模型

我們可以直接運行 ollama run llama3，如果llama3沒有下載過則會下載，否則直接運行。也可以先下載然后運行：

> ollama pull llama3 > ollama run llama3

可以看到，使用方式跟docker是一樣的，大模型對應了docker中的鏡像。

下載完后會提示成功：

2.3 和大模型交互

接下來可以直接跟llama3對話，在三個箭頭??后輸入問題，llama3會給出回應：

可以看到ollama成功部署了大模型，并成功運行。 

三、在LangChain中使用Ollama

3.1 通過jupyter來運行

3.1.1 安裝jupyter

參考 【AI工具】jupyter notebook和jupyterlab對比和安裝-CSDN博客 安裝jupyterlab。

3.1.2 新建一個notebook

在新的文件中輸入如下代碼：

# 引入ollama from langchain_community.chat_models import ChatOllama  # 加載llama3模型 ollama_llm = ChatOllama(model="llama3")  # 構造Message from langchain_core.messages import HumanMessage  messages = [     HumanMessage(         content="你好，請你介紹一下你自己",     ) ]  # 發(fā)送Message chat_model_response = ollama_llm.invoke(messages)  # 輸入Message chat_model_response

3.1.3 運行

現(xiàn)在把鼠標定位在第一行，點擊工具欄的運行按鈕，一步一步的運行，運行5步后，輸出了AI的自我介紹：

這樣在LangChain中通過ollama，直接調(diào)用了大模型。

可以再問一次二的問題：

3.2 直接通過python運行

3.2.1 安裝LangChain環(huán)境

參考 ：【AI基礎】第四步：保姆喂飯級-langchain+chatglm2-6b+m3e-base_m3e-base

3.2.2 新建python文件

輸入代碼：

# 引入ollama from langchain_community.chat_models import ChatOllama # 加載llama3模型 ollama_llm = ChatOllama(model="llama3") # 構造Message from langchain_core.messages import HumanMessage messages = [     HumanMessage(         content="你好，請你介紹一下你自己",     ) ] # 發(fā)送Message chat_model_response = ollama_llm.invoke(messages) # 輸入Message chat_model_response

3.2.3 運行

執(zhí)行命令運行：

> python dev_ollama.py

運行成功。